人工智能 属于什么?大学人工智能怎么学?

人工智能专业是一个比较好学的专业，课程难度不大，同时该专业还是一个很不错的专业，前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面会是强烈的热点，以后很多东西都是人工智能了。我是桂林电子科技大学18级学生，我有一个认识的学弟就是人工智能专业的，我们学校是2020年才有人工智能这个专业的，下面我来具体介绍一下这个专业吧。01——个人感受我认为人工智能是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。
说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学，其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣，那么选择这个专业不会有错的。
02——专业介绍人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。03——主修课程人工智能专业的核心课程有：专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。我们在学习中需要注意的是：要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能，掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维，具有创新创业意识和国际视野，具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。04——就业前景人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，趁着这个机遇，人工智能专业是一个很好的选择。05——小结人工智能这个专业不难学，但是大家也不能太随意，不然也会挂科的哟。并且人工智能专业相当的不错，未来必定是一个人工智能的世界，掌握了人工智能技术，就是一笔不可描述的财富。人工智能不仅能带动国家的发展，还能够方便世界上所有的人，所以，相信自己的感觉，对人工智能感兴趣的同学，来选择这个专业肯定没错的。

人工智能学起来还是蛮有挑战的，不是那么容易！

人工智能相关专业比计算机专业要更有发展前景，人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、数学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科。

近些年才刚刚在国内高校设立人工智能学院，开设的人工智能相关专业比如：智能科学与技术、数据科学与大数据专业。具体学习的课程各个学校会有不同，大概包括这些课程3个方向：

• Ø 计算机相关：Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数据挖掘与数据分析

• Ø 数学及统计类课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计

• Ø AI相关：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、人脸识别，语音识别，智能算法推荐、深度学习、知识图谱、计算机视觉

就业前景如何呢？

数据科学与大数据技术与人工智能专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。基本薪酬，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。
人工智能专业好学吗
人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。
虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。
人工智能极富挑战性
从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

有一定难度，但人工智能方向是当下热门。假如自己现在没有人工智能方向的基础，可以了解人工智能行业当中比较热门的课程具体内容，了解清楚以后感兴趣就可以深入学习。因为每个人对知识的看法程度是不一样的，相比于想，付出行动才能知道适合自己的学习方式和感兴趣的方法。

但假如是工作转行，可以充分利用自己的工作经历和能力，让它成为加分项，以此为突破转向人工智能，也是一种不错的方式。

若帮助到您，求采纳~

在美国，单独开设AI的院校不多，一般是博士才会涉及AI的具体科研项目，硕士主要是修读相关课程。

核心课程

Artificial Intelligence 人工智能

Machine Learning 机器学习

Advanced Operating Systems 高级操作系统

Advanced Algorithm Design 高级算法设计

Computational Complexity 计算复杂性

Mathematical Analysis 数学分析

Advanced Computer Graphics 高级计算机图形

Advanced Computer Networks 高级计算机网络

就业方向参考

（1）搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)

（2） 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

（3）计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等;还有一个大的方向是车牌识别;目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错;

（4）还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。

另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。

人工智能专业学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。

数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；然后，需要掌握至少一门编程语言。

人工智能是比较好学的，因为这个专业是比较实心，比较时髦的，以后就业前景是非常好的，可以增加自己的实力

不太好学，门槛比较高，人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

大家在学习一门新技术的时候，学习方式很重要，如果能够选择一个适合自己的方式去学习，那么学习效果也能事半功倍，再辅助以足够的练习，那么从这种层面来说学人工智能不难。

根据个人了解人工智能是一个比较典型的交叉学科，个人觉得难度不高。学两到三年这样！

首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python。

其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学）。

最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现如今互联网的人工智能。

我的观点是不建议直接学。

从提问可以分析出提问者可能是刚入门软件开发行业，专业的选择问题。

我的建议是先学一门后台的语言。比如python，java。然后再转人工智能。原理如下：

1、先来说说人工智能它是一个非常大的学科，涉及到的知识面也是非常的广阔。比如高等数学，算法，大数据分析，后台语言（目前比较火的就是python）等。学习的曲线很曲折。

2、难度相对其它编程语言来说比较大，可能会打击我们的学习的积极性。甚至可能导致厌学，那就得不偿失了。

3、建议先学后台语言，比如python。先把基础打好，后面直接为进军人工智能做好铺垫。学习起来也比较得心应手了。

4、高等数学中的概率、极限这些也是常用的。

人工智能主要指的是现在的智能化科技和计算机技术。

人工智能也是分为两个不同的方面，第一个方面主要针对是计算机的学习，算法的学习，主要是计算机的变成，各种算法程序，这样程序是控制机器运行的关键，一个智能化的机器人，里边有许多的芯片，这些芯片当中也是存储了许多的程序，机器在运行的时候也是会调用不同的程序，开始运行。

这些算法和编程的学习也是需要很强的逻辑思维，很多的语句都是有一定的逻辑思维，这个思维也是需要我们进行理解，这样使用的时候也是非常的方便，还有就是一些计算机的语言，都是我们开始需要接触的，对这些东西比较感兴趣的同学可以试一下，还是存在一定的难度，当然随着自己不断的积累，也是会有很大的进步。

紧接着就是一些电子机械传统的学习，主要偏向于硬件和通信有关，我们要了解设备机器的构造是如何的，硬件就是偏向于制造一些，主要是对设备不同硬件部分如何工作，如何协调了解清楚，还要了解各个模块的功能，运行情况等，这也是非常重要的一个环节，偏向于智能化制造方面，还有就是一些设备之间通信的问题，都是需要学习清楚。

无论是哪个方面，都是需要我们认真的学习，自己本身就是学习这个专业的，感受最深的是学习智能化这些东西学习很强的兴趣，因为被迫的学习和主动的钻研有很大的差别，尤其是这些思考量比较大的东西、

更多的是建议学习这些方面的同学提前培养一下自己的兴趣，这也是很关键的，对自己以后的学习有很大的帮助，自己学起来的时候也是有一定的基础。

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
从大的技术层面来看，人工智能的知识体系主要涉及到六个大的学习方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示和机器人学，这些方向各有体系且联系紧密。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科，同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境，对于数据、算力和算法都有一定的要求，所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。
对于初学者来说，如果想入门人工智能领域，可以从机器学习入手，一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解，另一方面机器学习的应用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。
机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程需要学习编程语言、数据整理和算法设计这三大块内容。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在机器学习领域的应用也比较普遍，有大量的案例可以参考。在学习的初期完全可以采用一些公开的数据集，这样也方便做结果对比，而算法可以从基础的常见算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。
学习机器学习的过程还可以借助于当前的人工智能平台来完成，一部分大数据（云计算）平台也提供了大量机器学习方面的实践环境，基于这些平台来完成机器学习实验会更方便一些，而且也会积累一定的实践经验。

工智能不难学，目前的人工智能还不能称的上真正意义的上的智能，因为目前都还是基于大数据驱动的机器学习，其实就是让计算机记住了大量的数据，还不具备最简单的推理、联想等能力。
所以学习人工智能的的突破点就比较明确了，就是学好机器学习就行了。
机器学习主要包括，神经网络计算、支持向量机、决策树、深度卷积神经网络、等。
学习这些可以看周志华的西瓜书入门，在此之前、你需要现有一定的高等数学和矩阵分析的数学基础，因为神经网络的训练过程就是梯度下降法，需要用到高等数学里的链式求导法则，还有一些矩阵运算的推导需要你有一些线性代数和矩阵分析的基础，比如机器学习里经常听到的hessian矩阵，就需要有矩阵求导的知识！ 此外你还需要有一定的概率论、随机过程基础，比如 HMM隐马尔可夫算法就需要随机过程理论。

人工智能专业的主要领域是:机器学习人工智能导论(搜索法等)图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等

首先，你的基础怎么样。很多时候，事实证明，有人天生就是学理科的料，他们的数学计算能力很强，逻辑思维很严谨，别人抓破脑袋也想不明白的高数、线性积分，在他们眼里就是小菜一碟。如果你在数学、逻辑等方面的基础很好，那就说明你天生就是干这行的人，叫老天爷赏饭吃，入门真的很快，随便碾压别人。

其次，你对人工智能是否真的感兴趣。兴趣是最好的老师，人工智能是比较深奥的领域，是一门极具挑战性的科学，要沉得下心来钻研，这时候能不能撑得下去，那就看你的兴趣和意志了。为什么兴趣这么重要？我给你说一个例子吧，大学的时候，我一个哥们，突然对滑冰感兴趣，可能是在某个时间在溜冰场遇到了喜欢的人吧。那一整个学期，他不仅自己拼命苦练，还看了各种教学视频，买了各种专业的设备，从一个菜鸡变成业余，再变成能花样滑冰。别人都在宿舍玩游戏的时候，他在滑冰；别人在睡觉的时候，他还在练。等我们在溜冰场看到他的时候，都震惊了，竟然能这么熟练，我们站都没站稳，还在反复摔到烂屁股，他已经在跟别人玩花样了。老实说，如果不是兴趣，我想不出有什么理由让他坚持了下来。

如果你在以上两个方面都很好，那人工智能肯定是手到擒来。三天打鱼两天晒网的人，真的就比不上会学习、懂学习、能沉下心的人。

人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。

第一点学好数学知识
人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
第二点学习编程语言
人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。
第三点实战
理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。

人工智能学的课程主要包括：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》。

材料补充：

人工智能专业以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

2018年4月3日，中国高校人工智能人才国际培养计划启动仪式在北京大学举行。教育部国际合作与交流司司长许涛透露，教育部将进一步完善中国高校人工智能学科体系，在研究设立人工智能专业，推动人工智能一级学科建设。教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，通过科教融合、学科交叉、进一步提升高校人工智能科技创新能力和人才培养能力。

2018年4月8日，西安交通大学人工智能拔尖人才培养试验班宣告成立，将于2018年面向全国招生。每年计划招生40人左右，高考招生选拔15人左右，校内新生选拔15人左右，少年班再选拔10人左右。

2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，经申报、公示、审核等程序，根据普通高等学校专业设置与教学指导委员会评议结果，并征求有关部门意见，确定新增审批专业名单。根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，在新增备案本科专业名单中，“人工智能”专业新增最多。中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、中国农业大学、北京化工大学等180所高校都新增了“人工智能”专业。此外，“智能制造工程”“智能建造”“智能医学工程”“智能感知工程”等智能领域相关专业，也同样是高校的新增备案和

人工智能专业学习课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能平台与工具、人工智能核心等。

1.认知与神经科学课程群

具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程

2.人工智能伦理课程群

具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》

3.科学和工程课程群

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。

4.先进机器人学课程群

具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》

5.人工智能平台与工具课程群

具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》

6.人工智能核心课程群

具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》

需要学习计算机基础课，比如高级编程语言，也就是C语言，这是理解计算机工作原理，最合适入门的
第二个就是要学计算机科学的基础，也就是数据结构与算法，这门课学好，非常难，需要反复思考，反复练习，
还要学习很多数学知识，因为数学是人工智能理论的基础，比如高等数学线性代数概率论离散数学，
这是人工智能需要最基本的几门课了，往下发展就是机器学习理论，这个是人工智能最重要的前沿基础，只有学好它，你才能研究好人工智能
还要学习python，这个是人工智能编程最主要的语言，如果数学和机器学习学的不好，那么你从事人工智能工作就只能做一些简单的调包调参